[論文レビュー] RRL: A Rich Representation Language for the Description of Agent Behaviour in NECA

Paul Piwek, Brigitte Krenn+4 more|ArXiv.org|Oct 11, 2004

Speech and dialogue systems参考文献 19被引用数 46

ひとこと要約

本論文は、NECAシステムにおけるエージェント行動のモデリングを可能にする、XML準拠のフレームワーク「RRL（Rich Representation Language）」を紹介する。これにより、モジュラーなコンponent間での構造化されたデータ交換が実現される。標準化されたスキーマを用いることで、アニメーション化されたキャラクター間の相互作用について、豊富で意味的に明確な記述が可能となり、身体的な会話エージェントにおける相互運用性と拡張性が向上する。

ABSTRACT

In this paper, we describe the Rich Representation Language (RRL) which is used in the NECA system. The NECA system generates interactions between two or more animated characters. The RRL is an XML compliant framework for representing the information that is exchanged at the interfaces between the various NECA system modules. The full XML Schemas for the RRL are available at http://www.ai.univie.ac.at/NECA/RRL

研究の動機と目的

• NECAシステムにおけるエージェント行動を表すための標準的で拡張可能な言語の設計。
• 共通のデータフォーマットを通じて、NECAシステムのモジュール間での構造的で機械処理可能な通信の実現。
• アニメーション化されたキャラクター間の相互作用における、複雑な行動情報の仕様と実行時交換の支援。
• マルチモーダルでインタラクティブなシステムにおけるエージェント行動の仕様、評価、再利用の基盤の提供。
• XML準拠と形式的なスキーマ定義を通じて、相互運用性と保守性の確保。

提案手法

• エージェント行動と相互作用を表すために、XML準拠の言語としてRRLを設計する。
• RRLの完全なXMLスキーマを定義し、システムコンponent間での構文的および意味的整合性を保証する。
• RRLを階層的かつ拡張可能に、行動状態、行動、意図、会話行動をモデリングできるように構造化する。
• RRLを用いて、知覚、計画、アニメーションなどのNECAモジュール間でのデータ交換を仲介する。
• 標準化されたXMLフォーマットを用いて、実行時におけるエージェント行動データのシリアル化およびデシリアライズ化を可能にする。
• ドメイン固有の拡張を可能にするモジュラーなスキーマ設計により、拡張性を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インタラクティブなアニメーションシステムにおけるエージェント行動は、どのように標準的で拡張可能かつ機械処理可能な形で表現できるか？
• RQ2 アニメーション化されたエージェント間の複雑なマルチモーダル相互作用をサポートするために、どのような構造的および意味的特徴が必要か？
• RQ3 共通のデータフォーマットは、NECAシステムコンponent間のモularityと相互運用性をどのように向上させるか？
• RQ4 XML準拠は、エージェント行動仕様の再利用と評価をどのように可能にするか？
• RQ5 意図や会話行動といった行動メタデータは、どのように一貫してエンコードされ、交換されるか？

主な発見

• RRLは、NECAシステムにおけるエージェント行動を表す形式的でXML準拠のフレームワークを提供し、構造化されたデータ交換を可能にする。
• RRLの完全なXMLスキーマは公開されており、実装間での整合性と再利用性を保証する。
• RRLは、意図、行動、会話などの複雑な行動的構造を、階層的かつ拡張可能な形式で表現できる。
• RRLは、行動データの共通インターフェースを定義することで、NECAシステムコンponent間の相互運用性を促進する。
• RRLは、標準的で機械読取可能な行動記述を用いることで、身体的な会話エージェントの仕様と評価を可能にする。
• スキーマ駆動の設計により、将来的な拡張性と他のエージェントベースシステムとの統合を支援する。